A capacidade de controlar os pensamentos de uma forma ou de outra foi amplamente usada pelos autores de vários romances de ficção científica. Mas, recentemente, a visualização de imagens mentais deixou de pertencer ao reino da fantasia.
No início dos anos 2000, usando fMRI, foram feitas as primeiras tentativas de "reverter a retinotopia" (a retinotopia é uma projeção ordenada da retina na área visual do córtex cerebral). No início, as tentativas foram um tanto tímidas: os sujeitos viram imagens e, simultaneamente, coletaram dados sobre a atividade de várias regiões do cérebro usando fMRI. Depois de coletar as estatísticas necessárias, os pesquisadores tentaram resolver o problema inverso - adivinhar o que uma pessoa está olhando usando o mapa de atividade cerebral.
Em fotos simples, onde o papel principal era desempenhado pela orientação espacial, pela localização dos objetos ou por sua categoria, tudo funcionava muito bem, mas ainda estava muito longe da "telepatia técnica". Mas em 2008, cientistas do Instituto de Neurociências da Universidade da Califórnia em Berkeley, liderados pelo professor de psicologia Jack Gallant, tentaram fazer esse truque com fotografias. Eles dividiram a área de estudo do cérebro em pequenos elementos - voxels (elementos de uma imagem volumétrica) - e rastrearam sua atividade enquanto os sujeitos (em seus papéis eram representados por dois autores do trabalho) viam 1.750 fotografias diferentes.
Com base nesses dados, os cientistas construíram um modelo de computador, que eles "treinaram" mostrando 1000 outras fotografias e recebendo 1000 padrões diferentes de ativação de voxel como saída. Descobriu-se que, ao mostrar as mesmas 1000 fotografias aos sujeitos e comparar os padrões capturados de seus cérebros com aqueles previstos pelo computador, é possível com uma precisão bastante alta (até 82%) determinar para qual fotografia uma pessoa está olhando.
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Imagens em movimento
Em 2011, uma equipe de pesquisadores liderada pelo mesmo professor Gallant, da Universidade da Califórnia em Berkeley, obteve resultados significativamente mais interessantes. Ao mostrar aos participantes 7.200 segundos de clipes de filme de "treinamento", os pesquisadores estudaram a atividade de vários voxels cerebrais usando fMRI. Mas aqui eles se deparam com um problema sério: a fMRI reage à absorção de oxigênio pelos tecidos cerebrais - a hemodinâmica, que é um processo muito mais lento do que as mudanças nos sinais nervosos. Realmente não importa para estudar a reação a imagens fixas - uma foto pode ser mostrada por alguns segundos, mas com vídeos dinâmicos, surgem problemas sérios. Portanto, os cientistas criaram um modelo de dois estágios,que conecta hemodinâmica lenta e processos neurais rápidos de percepção visual.
Depois de construir um modelo inicial de computador da "resposta" do cérebro a vários vídeos, os pesquisadores o treinaram usando 18 milhões de vídeos de um segundo selecionados aleatoriamente do YouTube. Em seguida, os sujeitos viram filmes de "teste" (além dos de "treinamento"), estudando a atividade cerebral usando fMRI, e o computador selecionou entre esses 18 milhões e cem clipes que causaram o padrão de atividade mais próximo, após o que calculou a média da imagem nesses clipes e produziu a "média resultado". A correlação (coincidência) entre a imagem que a pessoa vê e a que é gerada pelo computador foi de cerca de 30%. Mas para a primeira "leitura da mente" este é um resultado muito bom.
Dormir na mão
Mas as realizações dos pesquisadores japoneses no Laboratório de Neurociência do Instituto de Pesquisa de Telecomunicações em Kyoto, no Instituto de Ciência e Tecnologia em Nara e no Instituto Nacional de Tecnologia da Informação e Comunicação em Kyoto parecem ser muito mais significativas. Em maio de 2013, eles publicaram Decodificação Neural de Imagens Visuais durante o Sono na Ciência. Sim, os cientistas aprenderam a sonhar. Mais precisamente, não para ver, mas para espiar!
Existem várias maneiras de "ver" o que está acontecendo no cérebro de uma pessoa viva. A eletroencefalografia (EEG) usa medições de potenciais elétricos fracos na superfície do couro cabeludo, enquanto a magnetoencefalografia (MEG) registra campos magnéticos muito fracos. Esses métodos permitem monitorar a atividade elétrica total do cérebro com uma alta resolução temporal (unidades de milissegundos). A tomografia por emissão de pósitrons (PET) permite que você veja a atividade de áreas específicas do cérebro em funcionamento, rastreando substâncias pré-injetadas contendo isótopos radioativos. O método de imagem por ressonância magnética funcional (fMRI) é baseado no fato de que a oxihemoglobina no sangue que transporta oxigênio para os tecidos difere em suas propriedades magnéticas da desoxihemoglobina que já abandonou o oxigênio. FMRI pode ser usado para ver as áreas ativas do cérebroabsorvendo oxigênio. A resolução espacial deste método é em milímetros, e o temporal - da ordem das frações de segundo.
Registrando sinais de atividade cerebral usando fMRI, três sujeitos foram acordados (cerca de 200 vezes) em estágios de sono superficial e solicitados a descrever o conteúdo do último sonho. As categorias principais foram identificadas a partir dos relatórios, que, por meio da base de dados lexical WordNet, foram combinadas em grupos de termos semanticamente semelhantes (synsets), organizados em estruturas hierárquicas. Os dados de FMRI (nove segundos antes de acordar) foram classificados por synset. Para treinar o modelo de reconhecimento, indivíduos acordados viram imagens do banco de dados ImageNet correspondentes a synsets e um mapa da atividade cerebral no córtex visual foi estudado. Depois disso, o computador foi capaz de prever com uma probabilidade de 60-70% o que uma pessoa vê em um sonho com base na atividade de várias regiões do cérebro. Isso, aliás, indica queque uma pessoa sonha usando as mesmas áreas do córtex visual que são usadas para a visão normal em vigília. É exatamente por isso que vemos sonhos, os cientistas ainda não sabem dizer.
Dmitry Mamontov
